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Ce nouvel algorithme de reconnaît les gestes de la main

Algorithme de reconnaissance des gestes de la main

Des chercheurs ont créé un algorithme qui permet aux ordinateurs de reconnaître plus facilement les gestes de la main.

Le machine learning est une technologie très utilisée pour la reconnaissance d’images dans diverses applications. Cette nouvelle approche applique la technologie à la reconnaissance des gestes de la main, un domaine qui fait face à plusieurs défis.

Un algorithme de reconnaissance des gestes de la main

À l’université Sun Yat-Sen, en Chine, une équipe de chercheurs a développé un nouvel algorithme de reconnaissance des gestes de la main. En termes d’interaction homme-machine, l’utilisation des gestes manuels devient de plus en plus courante.

Les méthodes de reconnaissance gestuelles existantes incluent l’analyse d’images et le machine learning. Cependant, ces approches ont des limites, notamment en termes de vitesse et de précision. Elles nécessitent également un grand nombre de calculs complexes.

Selon les chercheurs, leur nouvel algorithme peut surmonter ces difficultés. De plus, il s’intègre facilement à tous les appareils grand public.

Une méthode complexe, précise et applicable

Un autre défi de la reconnaissance des gestes de la main que rencontre un algorithme traditionnel est l’identification des types de mains. Le nouvel outil résout ce problème en commençant par classer une main en fonction de sa taille (mince, normale, large). Pour ce faire, il tient compte de la largeur de la paume et de sa longueur, ainsi que celle des doigts. Le système dispose d’une bibliothèque d’échantillons à laquelle il se réfère ensuite pour comparer le geste entré. Actuellement, la bibliothèque comprend neuf gestes possibles.

Pour d’accélérer la vitesse de comparaison des caractéristiques, l’algorithme calcule un ratio de la surface de la main. Ensuite, il sélectionne les trois gestes les plus probables et une extraction de caractéristiques plus complexes et plus précises décide du geste final.

Selon Zhiyi Yu, l’auteur de l’étude, cette étape de préreconnaissance permet de réduire le nombre de calculs et matériels nécessaires. De plus, elle améliore la vitesse tout en gardant la précision. Aux termes de l’étude, l’algorithme de reconnaissance des gestes de la main a affiché un taux de précision de plus de 93 %.

La prochaine étape pour les chercheurs sera d’améliorer les performances de l’algorithme dans différentes conditions d’éclairage. Ils prévoient également d’augmenter le nombre de gestes possibles.

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